ИИ.
Робот для сбора фруктов получил национальную премию
Университет Эссекса (University of Essex, UoE) получил национальную премию за разработку роботов, призванных снизить нагрузку на отрасль сбора урожая.В октябре 2024 года команда робототехников университета представила то, что они назвали
Huawei выпустила ИИ-чип быстрее Nvidia H20 — и с собственной памятью HBM
Huawei представила плату-ускоритель Atlas 350 для вывода в ИИ-системах и заявила, что новинка превосходит по вычислительной мощности Nvidia H20 для китайского рынка. Решение построено на чипе Ascend 950PR. Запуск состоялся на фоне расширения ИИ-предложений Huawei на базе собственных полупроводников. Компания наращивает это направление после прорывов в разработке чипов, включая линейку Ascend, без использования американских технологий.
Xiaomi выпускает три модели MiMo: для агентов, роботов и голоса
Xiaomi хочет создавать AI-агенты, которые сами управляют софтом, ходят по браузерам и в итоге будут управлять роботами. Чтобы дойти до этого, внутренняя команда MiMo сразу выпустила три модели.Флагманская
Геймеры создали сайт-насмешку над DLSS 5 с «бьютификацией» любой картинки
В интернете набирает популярность фанатский сайт DLSS 5 Anything, который позволяет любому желающему применить эффект «бьютификации» к любой фотографии. Ресурс стал ответом сообщества на недавнюю презентацию NVIDIA: геймеры превратили новую технологию в повод для шуток, высмеивая то, как нейросети меняют внешность персонажей до неузнаваемости. Отметим, что это, по сути, ИИ-бьютификатор, который работает на ИИ-площадке huggingface.co.
Helion Сэма Альтмана продаст OpenAI часть энергии
Стартап Helion, специализирующийся на термоядерной энергетике и поддерживаемый Сэмом Альтманом, ведёт переговоры с OpenAI. В рамках потенциальной сделки Helion может продать OpenAI до 12.5% своей будущей энергетической выработки.
Apple проиграла ИИ-гонку? Или выиграла ту, о которой никто не говорит?
Все сейчас говорят об ИИ-гонке. Или об ИИ-пузыре и о том, когда он лопнет.GPU от NVIDIA, дата-центры на миллиарды долларов, гигантские тренировочные прогоны. OpenAI, Google, Claude, Microsoft.
Почему нам пришлось превратить нормативные документы в граф, а не просто загрузить их в векторную базу
Когда говорят про RAG, обычно имеют в виду довольно прямую схему: взять документы, нарезать их на фрагменты, посчитать эмбеддинги, сложить всё в векторную базу и поверх этого подключить LLM. На демо это часто работает. Иногда работает и на корпоративных данных. Но на нормативных документах такой подход очень быстро начинает сыпаться.
